Младший Data Scientist / ML-инженер

150K ₽/мес
оценка на руки
Опубликовано 14.09.2026

О позиции

В компании IBS открыта вакансия младшего Data Scientist / ML-инженера. Основная задача заключается в исследовании и внедрении современных подходов для решения широкого круга задач в области обработки естественного языка (NLP). Работа предполагает участие в полном цикле разработки, начиная от прототипирования и заканчивая промышленным развёртыванием конечного решения.

Чем вы будете заниматься

  • Исследование и внедрение современных подходов для широкого круга NLP-задач.
  • Участие в полном цикле разработки: от прототипирования до промышленного развёртывания конечного решения.
  • Разработка сервисов обработки естественного языка (классификация, суммаризация, NER, RAG и пр.).
  • Участие в создании AI-ассистентов на базе генеративных моделей (SFT/LoRA, RLHF) — BERT, Qwen и др.
  • Построение пайплайнов подготовки данных и обучения LLM.
  • Организация процесса мониторинга качества и производительности LLM в продакшене.
  • Проектирование и поддержка CI/CD-конвейеров для ML-проектов (Git, GitLab CI/CD, Jenkins и подобные).
  • Контейнеризация и оркестрация сервисов (Docker, Kubernetes).

Требования

  • Высшее образование: математическое, IT, техническое.
  • Аналогичный опыт работы от 1 года.
  • Хорошее знание Python и основных библиотек анализа данных.
  • Базовые навыки классического ML (EDA, предобработка, обучение моделей).
  • Опыт применения современных трансформерных нейросетей (GPT, BERT и их модификаций).
  • Опыт реализации RAG.
  • Уверенное владение PyTorch или TensorFlow для тонкой настройки LLM.

Что мы предлагаем

  • Удалённая работа с гибким графиком.
  • Возможность профессионального роста и развития в области AI и ML.
  • Работа в команде профессионалов с интересными проектами.
  • Конкурентоспособная заработная плата.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
8.5
8.5 из 10
оценка совпадения

Кто здесь добьётся успеха

Глубокие знания Python и библиотек для машинного обучения, таких как PyTorch и TensorFlow, с практическим опытом разработки и тестирования моделей машинного обучения.

Способность работать в удалённом режиме, включая отличные навыки самоорганизации и управления временем, чтобы эффективно справляться с задачами без постоянного контроля.

Опыт работы с контейнерами и оркестрацией, например, с Docker и Kubernetes, что позволяет эффективно разрабатывать и развёртывать решения в облачной среде.

Умение проводить исследовательский анализ данных и применять методы обработки естественного языка (NLP) для извлечения инсайтов из текстовых данных.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Младший Data Scientist / ML-инженер (Сейчас)Data Scientist (1–2 года)Старший Data Scientist / ML-архитектор (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$6.5B
Годовой рост
12.4%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonNLPML
Растущий спрос
Data Visualization (например, Matplotlib, Seaborn)Big Data Technologies (например, Apache Spark)Cloud Computing (например, AWS, Azure)
Снижающийся спрос
R (в контексте анализа данных)MATLAB (в контексте машинного обучения)

Тренды отрасли

Увеличение использования NLP
Спрос на технологии обработки естественного языка (NLP) увеличился на 30% в 2025 году, что открывает новые возможности для Data Scientists.
Рост популярности контейнеризации
Использование Docker и Kubernetes для развертывания ML-моделей возросло на 40% за последние два года, что способствует более эффективному управлению проектами.

Новости AI/Big Data

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев